Soutenance de thèse de O. KULKARNI le 15/12/2016

Om KULKARNI, de l’ équipe BCM, soutiendra sa thèse le jeudi 15 décembre 2016 à 10h00, intitulée :

« Analyses bio-informatiques visant à étudier l’hétérogénéité génétique de populations virales au sein de patients infectés par le virus de l’hépatite C. »

Lieu : Faculté de Médecine, Salle des Thèses n°109, Bâtiment Boucherl, 38700 La Tronche

Jury :

Samuel ALIZON, Chargé de recherche CNRS, Rapporteur
Michael BLUM, Directeur de recherche CNRS, Directeur de thèse
Laurence DESPRES, Professeur, UGA, Président
Dirk METZLER, Professeur, LMU München, rapporteur
Olivier FRANÇOIS, Professeur, Grenoble INP, membre invité

Résumé :

Le virus de l’hépatite C (VHC) affecte plus de 130 millions de personnes chaque année. Les traitements consistent à stimuler le système immunitaire de l’hôte, et à cibler certaines régions du génome pour empêcher sa réplication. Cependant, les traitements sont coûteux et peuvent échouer en raison de l’évolution rapide du virus. Il est intéressant de comprendre les mécanismes de l’évolution virale chez un patient, et d’identifier quelles sont les mutations du virus qui conduisent à l’échec du traitement. Grâce à un séquençage des génomes viraux à de multiples instants au sein du même patient, nous avons identifié la présence de ces mutations et montré que l’issue du traitement est liée à l’hétérogénéité génétique du virus. Nous avons aussi montré que les patients sont infectés par plusieurs sous-types de virus et les fréquences des sous-types varient à cause du traitement. Ces résultats élargissent notre connaissance du comportement évolutif du VHC chez un patient.

Mots clés  : Bio-informatique, SNV, NGS, Hépatite C, Phylogenie, Virus

Abstract :

Hepatitis C virus (HCV) affects over 130 million people annually. Clinical treatments to control the virus work by boosting the host immune system to clear the virus, and targeting certain regions of the HCV genome to prevent replication of the virus. However the different categories of treatments are expensive and susceptible to failure due to rapid mutations of the viral genome. It is of interest to understand the mechanisms of viral evolution within a patient, with specific focus on the mutations in the genome which lead to treatment failure. By sequencing viral genomes at multiple time points, we identify the presence of these mutations and shows that virus genetic heterogeneity is related to the outcome of treatment. We also find that patients are infected by multiple subtypes of viruses and the frequencies of the subtypes vary because of treatment. These findings expand our knowledge of the evolutionary behaviour of HCV within a patient.

Keywords : Bioinformatics, SNV, NGS, Hepatitis C, Phylogeny, Virus


Laboratoire TIMC-IMAG, Domaine de la Merci, 38706 La Tronche Cedex

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